深度学习编译器pytorch 第8页

VUE3中defineExpose的使用方法

可以通过defineExpose编译器宏来显式指定在组件中要暴露出去的属性官网传送门在vue3的setup中，组件默认是关闭的，对一个子组件使用ref，不能获取任何在中声明的绑定。

云隙阳光i·2025-03-16 14:28

深度学习处理时间序列（2）

在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性，是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额，还是健身追踪器记录的步数，你都会看到每日周期性和年度周期性（人类生成的数据通常还有每周的周期性）。探索数据时，一定要注意寻找这些模式。（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年

yyc_audio·2025-03-16 14:25

第2章 Vue核心架构解析

2.1双版本设计：运行时vs编译器2.1.1版本差异对比//完整版（包含编译器）构建过程newVue({template:'{{message}}'//需要编译模板})//运行时版（需预编译）构建过程newVue

道不尽世间的沧桑·2025-03-16 13:19

torch-torchvision-python版本对应问题

module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时，importtorchvision时报错：module

Thirtyaoe·2025-03-16 13:48

警告 torch.nn.utils.weight_norm is deprecate 的参考解决方法

文章目录写在前面一、问题描述二、解决方法参考链接写在前面自己的测试环境：Ubuntu20.04一、问题描述运行pytorch程序，如下如下警告/home/wong/ProgramFiles/anaconda3

wongHome·2025-03-16 13:17

YOLO11 环境安装

Anaconda/Miniconda基本操作命令2.创建python虚拟环境#创建condacreate-nyolo11_envpython=3.12#激活condaactivateyolo11_env3.安装pytorch

你喜欢喝可乐吗？·2025-03-16 12:13

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案，通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架，实现实时的手部定位与关键点提取。

RockLiu@805·2025-03-16 12:39

RISC-V与ARM

RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员，或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。

IT_Beijing_BIT·2025-03-16 11:36

基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设

博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系

sj52abcd·2025-03-16 11:32

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型

小彭律师·2025-03-16 09:21

【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据（如文本数据中的词频）时表现优异，可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析：识别用户评论的情感，例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测：鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类：将新

鱼弦·2025-03-16 09:16

每天10道Java基础面试题，涵盖核心知识点，附简洁代码示例，掌握快速记忆的方法

1.JDK、JRE、JVM区别JDK：开发工具包（含JRE+编译器）JRE：运行环境（含JVM+类库）JVM：执行字节码的虚拟机2.

小小鸭程序员·2025-03-16 08:43

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型

陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。

心若成风、·2025-03-16 07:07

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。

odoo中国·2025-03-16 07:07

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概

林聪木·2025-03-16 06:59

Exception in thread “main“ java.lang.NoSuchMethodError:

intSolution.subarraySum(int[],int)’attest_560.main(test_560.java:9)原因是因为在不同的.java程序中使用了同名的Solution类，导致编译器和运行时选择的类不一致

Awesome Baron·2025-03-16 04:20

必看！一文读懂知识蒸馏技术

而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。

小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用

AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章：仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的

KangkangLoveNLP·2025-03-16 01:53

AI大模型学习路线及相关资源推荐

python游乐园·2025-03-16 00:51

如何编写vscode的配置文件c_cpp_properties.json

`文件改变VScode中空格长度VSCode中C/C++无法跳转到定义c_cpp_properties.json安装插件配置c_cpp_properties.json文件假设你已经安装了GCC和G++编译器

小秋slam实战·2025-03-16 00:49

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

【深度学习与大模型基础】第3章-张量

大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5

lynn-66·2025-03-15 23:08

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的

小枫小疯·2025-03-15 21:57

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

C# 技术使用笔记：泛型的使用方法

使用泛型的主要好处包括：类型安全：编译器会确保类型安全，避免了运行时的类型转

caifox菜狐狸·2025-03-15 20:19

IKM 测试题 - Java SE 8 评估测试题目

选项：如果super()没有被编码，则编译器将生成对零参数超类构造函数的调用。this()和super()可以在同一构造函数中使用。

843294669·2025-03-15 18:37

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆

kaui52066·2025-03-15 18:34

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。

shengchao0920·2025-03-15 17:27

PyTorch 中的维度操作详解

在PyTorch中，维度（dimension）是描述张量形状的一种方式。维度操作是PyTorch中非常重要的功能，常用于调整张量的形状以适配各种计算需求。以下是常见的维度操作及其示例。

萝卜小白·2025-03-15 17:26

torch.logical_and()方法

零被视为False，非零被视为True官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logical_and.html#torch.logical_andtorch.logical_and

CodeWang_NC·2025-03-15 17:56

[Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘

最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。

江南蜡笔小新·2025-03-15 17:24

Orin NX 安装Jetpack 6.2 及部署pytorch tips

刷机tips:刷完系统之后，如果需要安装其它软件，这个时候不需要跳线，然后输入真实的IP，确保你的x86ubuntu能ping通OrinNX.其它安装环境时遇到的问题如下：1.GPUenable=False-installtorch-2.3.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl2.ImportError:/home/platform/miniconda3/envs/cel

MYVision_ MY视界·2025-03-15 17:23

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解：1.CUDA与GPU：GPU：是一种专门用于

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

OpenAI 团队组织架构和研发技术栈

目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。

AI天才研究院·2025-03-15 16:50

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f

weixin_40826634·2025-03-15 15:41

关于函数的形参是实参的拷贝的理解

因为我刚刚明白了一点东西首先来个函数和调用//传值//按照值的方式传参,将来编译器会生成实参的拷贝voidSwap(intleft,intright){cout<<&left<<''<<&right<<

nihuhui666·2025-03-15 15:09

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。

无水先生·2025-03-15 13:54

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。

（initial）·2025-03-15 13:24

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

Development Problems Based On PyTorch

问题解决RuntimeError:unabletowritetofile:Nospaceleftondevice(28)问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File"/opt/conda/lib/python3.10/multiprocessing/queues.py",line244,in_feedobj=_ForkingPickler.dumps(obj)Fi

woxiwangxuehaocpp·2025-03-15 12:12

【Visual Studio 2019 C++ 编译器的路径添加到系统 PATH 环境变量】

VisualStudio是一个全面的开发环境，它提供了编译器、调试器以及其他许多工具，这些工具对于开发和编译C++代码非常有用。

Eternal-Student·2025-03-15 11:09

Pycharm中import torch报错解决方案（Python+Pycharm+Pytorch cpu版）

设置python解释器：选择conda环境，使用现有环境，conda执行文件找到Anaconda安装路径下Scripts文件夹内的conda.exe，最后选择含有torch软件包的虚拟环境，题主创建名为pytorch

波波仔86·2025-03-15 11:07

【python error】cannot import name ‘TorchDispatchMode‘ from ‘torch.utils._python_dispatch‘

_python_dispatch’(/home/nvidia/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_python_dispatch.py

Eternal-Student·2025-03-15 11:35

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

由于嵌入式系统通常资源受限，传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。

奥德彪123·2025-03-15 10:30

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